随机存储下多人拣选系统拥堵率研究

为了解决由于仓库订单量增加而导致的拣选效率问题以及合理调度拣选者数量和仓库面积的关系。建立了随机存储下S形拣选策略的随机模型,并根据拣选策略研究拣选过程中产生的拥堵问题,在前人所研究的两人拣选系统的拥堵率问题上,本文研究利用马尔科夫过程构建三人拣选系统的状态转移矩阵和平稳分布函数,最后通过仿真模拟出多人拣选系统的拥堵率。通过对比两人和三人拣选系统以及两种拣选策略下的距离模型,得出拣选面和拣选者之间的数量关系对拥堵率的影响,对有效应对应急物流需求、合理控制电商拣选作业环节的拥堵率提供了依据。

多人拣选系统拥堵的马尔科夫建模与仿真研究

目的 为了降低拣选系统拥堵率提高应急物资的运输效率,文中提出一种基于马尔科夫的多人拥堵模型。方法 分别构建窄通道货位单件拣选和货位多件拣选情况下的马尔科夫状态转移矩阵,求解平稳分布,获得拣选概率与拥堵率的函数关系式,并通过仿真分析不同因素变化对拥堵率的影响。结果 研究发现在货位单件拣选情况下,拣选概率取值为0.3左右时,系统拥堵率达到峰值,之后随拣选概率的增大而减小;在货位多件拣选情况下,拣选概率与系统拥堵率呈正相关,系统拥堵率随着拣选概率的增加而增加。结论 在实际拣选作业中,为了降低系统拥堵率,货位单件拣选应尽量避免拣选概率在0.3左右;货位多件拣选应尽量降低拣选概率。

基于系统动力学的新冠病毒传播过程预测

考虑新冠病毒的传播特点,基于系统动力学原理提出了一种新的SE4IR2 (Susceptible-Exposed-4-Infected-Removed-2)模型,利用美国2020年6-11月份疫情数据设置隔离率等参数,运用SE4IR2模型拟合分析并预测疫情下一阶段的发展趋势。实证部分使用美国2020年6-11月份的数据求解SE4IR2模型的参数,通过时间序列预测模型得出2020年12月份和2021年1月份的参数值,并将死亡人数、治愈人数预测值与2020年12月份和2021年1月份世卫组织公布的数据对比,得出2020年12月份的误差为0.75%,-0.86%,2021年1月份的误差为2.78%,3.57%。根据实证分析结果,考虑各参数之间的制约条件给出相应的疫情防控建议。结果表明:SE4IR2模型具有更好的仿真精度,更适合模拟COVID-19的传播过程。

基于“货到人”拣选系统的动态货位分配研究

目的为了提高“货到人”拣选系统的订单拣选效率,研究了电商仓库货位初始存储状态为非空情况下的商品货位分配问题。方法考虑货架上现存商品信息、仓库空余货位数、待补货商品和新收入商品信息,提出基于商品关联度的分散存储策略,以极大化货架上所有存储商品的关联度之和为目标构建商品上架与下架的动态货位分配数学模型,并设计贪婪算法,再采用改进粒子群算法对贪婪算法得到的结果进行优化。结果基于商品关联度的分散存储策略可以减少货架平均搬运次数29.32%左右。结论与随机分配策略相比,文中提出的货位分配策略能够有效提升整个电商仓储中心的拣选速度。

基于指数平滑法对苏宁易购集团年收入的预测

根据苏宁易购集团2016年-2019年的总资产、零售业营业收入、物流服务收入、利润收入、净利润等数据来预测出2020年的营业中收入。使用到的方法是指数平滑法,通过该方法预测出2020年的营业总收入,并与实际值进行对比,得出该方法预测下的结果的准确性。并在文章最后给出相应的建议。

基于lingo软件求解末端配送选址路径问题

现如今人们对城市物流末端配送方式要求越来越多,促使着末端配送不断的升级改造。如何在降低成本的同时,提高末端配送的速度与客户满意度是本文主要考虑的问题。本文是在分析末端配送的基础上,对末端配送进行自提与配送混合模式下的选址路径分析问题进行研究。在此基础上,将时间窗和车辆装载量考虑其中,通过在多种约束的情况下来进行最优化路径分析。并通过lingo软件进行小规模数据的验证来证实模型的正确性与可行性。